機械学習をきちんと理解し、まともなコードに落とし込める方は情報系卒の学生でも一握りかも

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みなさんご機嫌いかがでしょうか。今日は最近学びを深める上で疑問が増しているのでそれについて書けたらと思います。(若干ポエムっぽくなりますが予めお含みおきください。)

機械学習のコンセプト難しすぎて誰も理解していないのでは

 

上記ツイートは機械学習のプレゼン書いているときにつぶやいたものですが、概念が高度に数学的で私の理解をとうに超えている(笑)ので、理論数学や理論物理を学んでいた方向けの学問であって、機械学習学ぶ前にまずは数学始めないと話にならないなと。

既存の機械学習の内容をちょっといじって、たとえば、CNNのフィルター増減させることでマイモデル作りました、既存のpre-trained network(AlexnetやGooglenet等)より精度いいです、みたいなことはできますが、そんな小手先のことではなくて、そもそものCNNっていうコンセプトそのものを考え付くレベルに達するのは、私の頭では生涯かけても無理そうです。

ありものに乗っかるだけでゼロイチで物事考える頭がないことは致命的だなと。なんちゃってでどや顔するのは簡単だけど、見識ある人には一瞬で見抜かれちゃいますからね。私のはある種ごっこ遊びですからね。コピペエンジニアって言葉がありますが、私の場合、まさにそのものなので。まだまだエンジニアには程遠いです(泣)

就職先はコンサル?

就活してて思うのは私の経歴の場合、コンサル関連の企業の場合は本当に引く手あまたです笑 IT企業受けてもエンジニア落ちたとしてもコンサル(あるいは技術営業)で受けなおさないかってきかれることはありますね。(断ってますが。)コードもちょっぴりかけてAIも触りだけわかるCS修士の私の需要は高いのかなと。高学歴であればばんばんとってくれますからね。ただ、やっぱり最初はエンジニアとしてのキャリアを歩みたいです。エンジニア⇒コンサルのキャリア転換はできても、コンサル⇒エンジニアのキャリア転換はできませんからね。

情報系卒でもコンピュータ好きだったり、ばりばりコードかけたりするのはほとんどいない

結局、就活に有利だから、アメリカに残りやすいからって理由で参入してきている人が多くて、3度の飯よりPCが好き、寝食忘れてPCいじっているって人を私の大学ではほとんど見かけないんですよね。

そういったモチベーションだとこの学問を習得するのはかなり厳しそうだなと。特に機械学習の分野など一朝一夕で身につくものではないし、めちゃくちゃ複雑なのでなおさらだと思います。

ですから、そのあたりの意識の変化はしていきたいですね。昔、往年のサッカー漫画「キャプテン翼」で(サッカー)ボールは友達って言葉があったけど、「PCは友達」にならないと大成するのは難しそうかなと。

てなことで今日はこんな感じです!

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